羅 濤， 董洪光， 高樂紅， 劉 騰

(安徽理工大學 經(jīng)濟與管理學院， 安徽 淮南 232001)

0 引言

全球變暖是當今社會面臨的一大挑戰(zhàn).2020年1月15日，美國國家航空航天局(NASA)發(fā)布短片，披露了2019年全球氣溫位居歷史第二，比19世紀末高1.1 ℃.氣溫變化給人類的生產(chǎn)生活帶來極大威脅，降低碳排放是減少大氣污染和應對氣候變化的關(guān)鍵所在[1].目前，世界各國針對碳排放問題采取了一系列政策[2].2020年9月，國家主席習近平在第七十五屆聯(lián)合國大會上提出我國碳減排目標為“二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和”，為實現(xiàn)綠色低碳循環(huán)發(fā)展的經(jīng)濟體系指明了目標.寧夏是我國西部煤炭資源大區(qū)，在長期發(fā)展中形成了以煤為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)，碳排放強度相對較高.現(xiàn)國家提倡降碳減排，如何在國家雙碳目標控制下，順利實現(xiàn)區(qū)域碳達峰成為擺在自治區(qū)政府面前亟待解決的問題.

目前國內(nèi)外學者關(guān)于碳排放研究有很多，主要的研究成果分為碳排放測算、碳排放影響因素和碳達峰預測三個方面.碳排放測算方面，主要運用的方法有碳排放因子法(IPCC)[3]、實測法[4]和質(zhì)量平衡法[5]，其中IPCC法因計算方便且運用簡單，為眾多學者廣泛運用.如：韓媛媛等[6]核算了京津冀地區(qū)的工業(yè)碳排放，表明人均碳排放北京呈遞減趨勢，而天津和河北呈現(xiàn)波動上升趨勢；Wu等[7]和Balsalobre等[8]分別研究了中國和歐洲國家的碳排放.碳排放影響因素方面，主要研究經(jīng)濟、人口、能源和技術(shù)等方面對碳排放的影響.如龔利等[9]研究了人均生產(chǎn)總值對空氣質(zhì)量之間的關(guān)系，表明不符合倒U型曲線；Zhao等[10]發(fā)現(xiàn)加快中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整可以有效緩解CO2的排放；吳彤等[11]得出了工業(yè)碳排放量與企業(yè)固定資產(chǎn)、人均工業(yè)生產(chǎn)增加值、能源強度和能源結(jié)構(gòu)的關(guān)系；Lin等[12]研究了人口、城市化水平、人均GDP、工業(yè)化水平和碳排放的關(guān)系，得出人口和碳排放的關(guān)系最強.在碳達峰預測方面，主要運用的方法有LMDI分解法、GM(1,1)預測模型、STIRPAT模型和情景分析等.LMDI分解法是對各變量進行微分，得出各變量對碳排放的影響，再結(jié)合情景分析法進行預測研究[13].GM(1,1)模型通過少量、不完全的信息對事物進行預測[14].如黎孔清等[15]預測湖南省農(nóng)地投入碳排放在2020年達到430.43萬噸.STIRPAT模型是在Kaya的基礎上提出的[16]，之后國內(nèi)學者對其進行改進，在碳排放的研究上取得了豐富的研究成果[17].情景分析法是將各影響因素設置高、中、低三種不同情況，對未來的碳排放進行預測分析.如潘棟等[18]預測中國東部地區(qū)達峰時間為2028—2033年，峰值為5018.03×106～549.20×106噸；段福梅[19]預測中國碳排放的峰值在強化低碳模式等五種模式可在2030年達到碳達峰.

綜上所述，國內(nèi)外學者在碳排放方面取得了重要成果，而運用擴展STIRPAT模型研究影響因素并對其預測的文獻較少，且對寧夏的研究更少.基于此，本文采用擴展STIRPAT模型，對寧夏碳排放影響因素進行識別，并驗證EKC假說，最后采用情景分析法對碳達峰的時間進行預測，指明碳達峰的可能路徑，并提出針對性的對策建議，為寧夏回族自治區(qū)制訂碳達峰相關(guān)決策提供科學依據(jù).

1 基礎研究

1.1 寧夏能源消費情況

寧夏是我國重要的礦產(chǎn)資源產(chǎn)地之一，其中煤炭儲量位居全國第六位，含煤地層分布面積約占寧夏面積的1/3，石油、天然氣也有相當儲量.截至2020年，寧夏能源消費總量為7923萬噸標準煤，其中煤炭占比80.8%.2000—2020年間隨著可再生能源的發(fā)展，煤炭占能源消費的比重從87.30%下降到81.70%，可再生能源占比從2.80%上升到10.40%[20].其能源消費總量及能源消費增長率如圖1所示.

圖1 寧夏能源消費總量及能源消費增長率

1.2 研究方法

1.2.1 碳排放的測算方法

為研究寧夏地區(qū)的碳排放量，本文根據(jù)《聯(lián)合國政府氣候變化專門委員會(IPCC)國家溫室氣體清單指南》中關(guān)于碳排放的計算方法，對寧夏地區(qū)碳排放進行計算，計算公式為：

式中：I為二氧化碳排放量，i為一次能源的類型，V為平均低位發(fā)熱量，C為碳氧化率，QC為能源燃燒時碳氧化率，Q為能源消費量，44和12分別為CO2和C的分子數(shù).二氧化碳排放量和排放強度計算結(jié)果如圖2所示.

圖2 寧夏2000—2020年二氧化碳排放量和碳排放強度

如圖2所示，寧夏地區(qū)的碳排放量在2000—2020年間處于不斷上升的趨勢，從2000年的4146.90萬噸上升到2020年的21 339.77萬噸，年增長8.54%；同時碳排放強度呈現(xiàn)不斷下降趨勢，從2000的5.23噸/萬元下降到2.02噸/萬元，年下降4.63%，在2012年后逐漸趨于平穩(wěn).

1.2.2 嶺回歸

嶺回歸是基于最小二乘法而改進的偏估計法，對于有共線性問題的數(shù)據(jù)有很好的處理效果.其計算方法如下，多元線性回歸模型為：

Y=Xβ+φ，

式中：Y是變量，X是自變量，β是回歸系數(shù)，φ是誤差項.用最小二乘回歸多元線性模型為：

β=(XTX)-1XTY.

當X之間存在多重共線性時，函數(shù)中XTX為特征值很小的奇異矩陣，使得矩陣(XTX)-1對角線上值很大，得出的參數(shù)極不穩(wěn)定.嶺回歸就是基于此基礎上進行改進，提高參數(shù)的穩(wěn)定性，讓回歸系數(shù)更加切合實際.其公式如下：

β=(XTX+kQ)-1XTY，

(1)

式中：k為嶺回歸參數(shù)，取值范圍為0≤k≤1.當k= 0時為無偏估計，當k≠ 0時為有偏估計，所以k的取值要在消除多重共線性影響的同時，取值要盡可能小，一般為嶺跡圖穩(wěn)定時的最小值.

1.2.3 STIRPAT模型

STIRPAT模型是研究碳排放的常用模型，研究人口、經(jīng)濟、技術(shù)與環(huán)境壓力的關(guān)系.其原始計算公式為：

I=aPbAcTde，

式中：a和e表示模型系數(shù)和誤差;I表示環(huán)境壓力;P表示人口規(guī)模;A表示經(jīng)濟發(fā)展水平;T表示技術(shù)水平;b,c,d表示各因素的指數(shù).

對于不同的研究，STIRPAT模型可以對影響因數(shù)進行適當分解[21].本文根據(jù)相關(guān)學者[22]的研究,將變量進行分解，將經(jīng)濟水平分解為城鎮(zhèn)化率(U)和人均收入(L)，為驗證庫茲涅茨假說，將人均收入分解為一次方項、二次方項、三次方項；將技術(shù)水平分解為能耗強度(E)和能源消費結(jié)構(gòu)(S)，用ai表示各因素的指數(shù).由于中央及地方政府為實現(xiàn)“節(jié)能減排”出臺了一系列政策措施，這些措施會進一步降低碳排放，因此本文將引入政策因素(Z)，將2015—2020年設置為1，其余年份為0.將被解釋變量取對數(shù)之后最終表達式為：

lnI=lna0+a1lnP+a2lnU+a3lnL+a4(lnL)2+a5(lnL)3+a6lnE+a7lnS+a8lnZ+lnω.

(2)

2 模型計算

2.1 數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)特征描述

本文以寧夏為研究對象，時間跨度為2001—2021年，數(shù)據(jù)來源于《寧夏統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》.統(tǒng)計各變量的數(shù)據(jù)特征如表1所示.

表1 各變量數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計特征

2.2 共線性檢驗

解釋變量之間存在一定相關(guān)性時，變量之間會有多重共線性.用普通最小二乘法時,由于存在多重共線性會使估計結(jié)果不理想.為得到各變量之間是否存在多重共線性及系數(shù)的準確性，運用SPSS22軟件對數(shù)據(jù)進行多元線性回歸分析，結(jié)果如表2所示.

表2 最小二乘法估計結(jié)果

由表2可知:(1)表中有一半變量的顯著性大于0.05,表明多元線性回歸分析中變量的顯著性水平不能通過T檢驗，結(jié)果顯示人口規(guī)模等五項都大于0.05，說明各變量之間可能存在多重共線性而導致回歸失真.(2)通過方差膨脹系數(shù)(VIF)進行分析，結(jié)果顯示除了能源結(jié)構(gòu)和政策因素其他都大于10，說明各變量之間存在嚴重多重共線性，所以用最小二乘法構(gòu)建的函數(shù)模型較差.為消除多重共線性，得到更加準確的變量系數(shù)，以達到更加科學地分析碳排放影響因素，本文運用嶺回歸分析法進行分析.

2.3 嶺回歸分析

采用式(1)對數(shù)據(jù)進行嶺回歸分析，在嶺回歸分析過程中，k的取值范圍為(0，1)，由結(jié)果顯示k值在(0，0.3)范圍內(nèi)各變量值趨于穩(wěn)定.于是在(0，0.3)范圍內(nèi)進一步分析，步長取0.01，其結(jié)果顯示當k= 0.15時各個變量趨于相對穩(wěn)定的狀態(tài)，R2=0.992，說明所選的影響因子可以表示寧夏地區(qū)99.2%的碳排放量，結(jié)果如表3所示：

表3 嶺回歸估計結(jié)果

由表3可知，能源強度、能源結(jié)構(gòu)和政策因素都通過5%顯著性水平檢驗，其余變量通過了1%顯著性檢驗.F統(tǒng)計量為188.13，且通過了1%的顯著性檢驗，說明嶺回歸的擬合程度較好.嶺回歸擬合結(jié)果得到各變量與碳排放量之間的系數(shù)，代入式(2)得到STIRPAT模型為：

lnI=-7.5443+0.9857lnP+0.5242lnU+0.1058lnL+0.0057(lnL)2+0.0004(lnL)3-0.1312lnE-0.29212lnS+0.0658Z.

(3)

由式(3)可知，由于a3>0、a4>0、a5>0,所以研究數(shù)據(jù)中碳排放與人均收入之間未呈現(xiàn)出“N”型關(guān)系；各變量對寧夏地區(qū)碳排放影響程度為人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化率、人均收入、能耗強度、能源結(jié)構(gòu)和政策影響對應每增加1%，碳排放量分別增加0.9857%、0.5242%、0.1058%+0.0057%lnL+0.0004%(lnL)2、-0.1312%、-0.2921%和0.0658%.

對寧夏人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化率、人均收入、能源強度和能源結(jié)構(gòu)等歷史數(shù)據(jù)代入式(3)中進行模擬，將模擬碳排放與歷史碳排放進行回歸比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)模型擬合效果較好，因此利用式(3)對寧夏未來的碳排放進行預測是可行的.歷史數(shù)據(jù)擬合結(jié)果如圖3所示.

圖3 寧夏能源消費碳排放預測值與歷史值比較

3 寧夏碳達峰預測研究

為確定寧夏碳達峰的時間、峰值和路徑等，本文采用情景分析法研究寧夏地區(qū)的達峰時間，給當?shù)靥峁┛茖W的理論依據(jù)及實現(xiàn)路徑.通過對人口規(guī)模等6個影響因素設置了低、中、高3種發(fā)展變化值，對未來的預測值則根據(jù)該地區(qū)的發(fā)展變化規(guī)律及其發(fā)展規(guī)劃進行設定[23].在設置變化值時，根據(jù)各個因素的歷史數(shù)據(jù)變化規(guī)律基于中值進行相應的調(diào)整，以每五年設置一個預測值，將2021—2050年分為6個階段.影響因素變化率設定如下：

(1)人口規(guī)模因素和城鎮(zhèn)化率因素.根據(jù)2001—2021年統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)可知，寧夏地區(qū)的人口規(guī)模和城鎮(zhèn)化率都處于穩(wěn)步增長的趨勢.人口規(guī)模方面，從“十五”到“十三五”每五年的年平均增長率分別為1.48%、1.20%、1.08%、1.52%.因在2016年國家開放“二胎”政策的出臺，寧夏的人口自然增長率從2015年的8.04‰上升到2016年的8.97‰，出現(xiàn)較大增幅.現(xiàn)國家出臺“三孩”政策，在未來人口的增長率會有所提高，同時依據(jù)在國務院發(fā)布的《國家人口發(fā)展規(guī)劃》中預測中國到2030年人口將達到峰值，之后人口將會趨于平穩(wěn).因此設定寧夏人口中、高速發(fā)展的初始增長率分別為1.2%和1.5%.城鎮(zhèn)化方面，“十五”到“十三五”每五年的增長率分別為5.37%、2.55%、2.86%、3.30%.且依據(jù)寧夏“十四五”規(guī)劃綱要，2025年城鎮(zhèn)化目標為68%，得出年平均增長率為0.92%.再結(jié)合我國“一帶一路”的建設逐步完善，寧夏作為一個重要樞紐，在對外開放和對內(nèi)開放型經(jīng)濟試驗區(qū)的建設進一步加強，寧夏未來的城鎮(zhèn)化水平定會逐步提高.綜合考慮設定寧夏城鎮(zhèn)化中、高初始發(fā)展速率分別為1.8%和2.3%.

(2)人均收入.按不變價格計算，寧夏地區(qū)人均收入在2000—2020年期間增長了371.67%，年平均增長率為8.06%，近十年的平均增長率為6.58%，且增速有逐年下降的趨勢.依據(jù)寧夏“十四五”規(guī)劃綱要，居民可支配收入目標為3.5萬元以上，計算出“十四五”期間完成目標的增長率為4.51%.隨著國家國民經(jīng)濟的增長，居民的生活水平會不斷提高，人均收入也會逐漸上升，但當經(jīng)濟總量的不斷增大，增速會相應下降，同時國家提倡高質(zhì)量發(fā)展，其增速也將進一步下降.所以將人均收入低、中、高的初始增長率設定分別為4.05%、5.05%和6.05%.

(3)能耗強度因素和能源消費結(jié)構(gòu)因素.寧夏地區(qū)的能耗強度由2000年的5.23噸/萬元下降到2020年的2.02噸/萬元，下降了61.38%，年平均下降4.65%.能源結(jié)構(gòu)變化在 “十五”到“十三五”期間的年平均變化率為-0.39%、-0.19%、-1.03%、0.73%.但寧夏地區(qū)的能源消費仍以煤炭為主，2020年能源消費總量為7933萬噸標準煤，煤炭占比81.70%.目前，寧夏地區(qū)在大力發(fā)展新能源優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，依據(jù)寧夏“十四五”規(guī)劃，建設百萬千瓦級光伏基地和平價風電基地，積極培育儲能及新能源汽車產(chǎn)業(yè)，實現(xiàn)全鏈條布局新能源產(chǎn)業(yè)，這將對能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化有積極的作用.到2025年，全區(qū)新能源電力裝機力爭4000萬千瓦，可再生能源電力消納比重達到30%以上，單位地區(qū)生產(chǎn)總值煤炭消耗下降目標為15%，這對優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)指明了目標和方向.據(jù)此將能耗強度和消費結(jié)構(gòu)的低、中、高的增長速率分別設置為-4.55%、-5.55%、-6.55%和-0.5%、-1%和-1.5%根據(jù)以上分析設置碳排放的影響因子的變化率，并設置8種未來的發(fā)展情形，即：促低碳情景(M1)、基準情景(M2)、綜合情景a(M3)、綜合情景b(M4)、綜合情景c(M5)、高發(fā)展情景(M6)、促經(jīng)濟情景(M7)、粗放情景(M8).對寧夏地區(qū)碳排放的趨勢進行預測，發(fā)展情景設置如表4所示.

表4 寧夏地區(qū)碳排放發(fā)展情形設置

根據(jù)上述碳排放情景模式將各變量所對應的預測值代入式(3)，得到2021—2050年碳排放的預測值，結(jié)果如圖4所示.

圖4 寧夏地區(qū)未來碳排放預測值

由圖4計算結(jié)果可知：寧夏地區(qū)要在2030年前達到碳達峰比較困難，在情景模擬中M1的碳排放增長速度最慢也是最早達到碳達峰，時間和峰值分別為2032年和26 466.70萬噸.而大部分情景是在2035年左右達到碳達峰.M7情景的碳排放量增長速度最快，達峰時間最長，其達峰時間和峰值分別為2040年和28 624.09萬噸,與M1相比碳排放量增加了8.15%.對比情景2和情景7，保持人均收入、能耗強度和能源結(jié)構(gòu)增長速度，降低人口規(guī)模和城鎮(zhèn)化率的增長速度碳排放量將減少7.64%.在保持能耗強度和能源結(jié)構(gòu)的變化情況下改變其他因素，其他的水平越高碳排放越大；保持經(jīng)濟高增長時，技術(shù)的突破和清潔能源的替代有助于碳達峰的實現(xiàn).

因此，為了寧夏地區(qū)在未來控制碳排放量，不僅要提高技術(shù)水平，加快清潔能源的普及，改善能源結(jié)構(gòu)，還需放緩經(jīng)濟增速，以高質(zhì)量的要求發(fā)展經(jīng)濟.

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文采用STIRPAT模型對寧夏地區(qū)的碳排放的影響因素進行研究，并且設置不同的發(fā)展模式對寧夏地區(qū)未來的碳排放情況進行預測，得出以下結(jié)論：

(1)寧夏的碳排放量還處在快速增長趨勢，在2019年時突破2億噸，在2020年時達到2.13億噸，其中在“十三五”期間上升了45.70%；寧夏的能源結(jié)構(gòu)較為單一，其中煤炭消費占比超過了80%，使得碳排放強度居高不下.由2000—2020年數(shù)據(jù)分析可得：在這期間寧夏地區(qū)的碳排放量增加了4.14倍，與此同時寧夏的人口數(shù)量和城鎮(zhèn)化水平快速上升，分別上漲了29.93%和32.42%，進一步促進了當?shù)靥寂欧诺臄?shù)量.

(2)通過STIRPAT模型分析，所研究的數(shù)據(jù)中碳排放與經(jīng)濟之間的關(guān)系未出現(xiàn)“N”型關(guān)系，人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化率、人均收入、能耗強度、能源結(jié)構(gòu)和政策因素對寧夏地區(qū)碳排放量的影響結(jié)果為各個變量對應每增加1%，碳排放量分別增加0.9857%、0.5242%、0.1058%+0.0057%lnL+0.0004%(lnL)2、-0.1312%、-0.2921%和0.0658%.因此，通過控制各變量的發(fā)展情況可以有效地抑制碳排放的增長.

(3)在情景分析中，寧夏地區(qū)的碳達峰時間最早為2032年，峰值為26 466.70萬噸，最遲達峰時間為2040年，峰值為28 624.09萬噸.發(fā)現(xiàn)變量因素以低增速發(fā)展，不僅加快了達到峰值的時間，也降低了碳排放量；以高增速發(fā)展時，碳排放的峰值將增加，達峰時間也將延長.說明政府在對碳排放的重視程度和相關(guān)政策調(diào)整是決定寧夏是否能夠?qū)崿F(xiàn)碳達峰的重要因數(shù).

4.2 建議

結(jié)合經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、能源結(jié)構(gòu)、現(xiàn)有政策的條件下，隨著科技的發(fā)展、產(chǎn)業(yè)的不斷優(yōu)化、能源利用率的不斷提高和清潔能源的不斷研發(fā)將有助于降低能源的需求量.結(jié)合寧夏地區(qū)的發(fā)展背景，提出以下建議：

(1)優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，發(fā)展綠色低碳產(chǎn)業(yè).寧夏地區(qū)的能源消費過于依賴煤炭，在2020年的能源消耗中煤炭占比80.80%，處于一個較高的位置.因此政府需要優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)，構(gòu)建多元化能源結(jié)構(gòu).應當合理發(fā)展天然氣，開發(fā)利用太陽能資源，協(xié)調(diào)有序推進風電建設，加快推進水電開發(fā)建設.建設紅中寧、寧東等百萬千瓦級光伏基地和賀蘭山等平價風電基地.推進“光伏+”、微電網(wǎng)、風光儲一體化、智慧能源等新能源應用新模式新業(yè)態(tài)發(fā)展，推進紅寺堡、鹽池等風光儲一體化建設.

(2)大力推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級.對于能耗高的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，政府應在嚴格監(jiān)控企業(yè)碳排放的同時積極引導各企業(yè)進行產(chǎn)業(yè)升級，推動綠色技術(shù)創(chuàng)新，使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)低碳化、清潔化和高效化的轉(zhuǎn)變.發(fā)展新能源、新材料、新一代信息技術(shù)、高端裝備制造、電子制造等產(chǎn)業(yè)，其中重點挖掘新能源產(chǎn)業(yè)及其上下游產(chǎn)業(yè)鏈，支撐寧夏可再生能源資源的開發(fā)利用.推進綠色制造體系建設，促進全產(chǎn)業(yè)鏈和產(chǎn)品全生命周期綠色發(fā)展.發(fā)展非資源型低能耗產(chǎn)業(yè)，促進服務業(yè)健康有序發(fā)展，建設完善現(xiàn)代服務業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈.

(3)加快調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu).加快寧夏地區(qū)的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)向資源節(jié)約型，環(huán)境友好型發(fā)展.大力發(fā)展綠色經(jīng)濟，發(fā)展低能耗、高附加值的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè).嚴控鋼鐵、建材、石化等高耗能行業(yè)項目建設，提高產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量.嚴格淘汰能耗不達標的落后產(chǎn)能，全面推行重點行業(yè)能效對標，推動經(jīng)濟高質(zhì)量低碳發(fā)展.